李宏毅机器（深度）学习笔记第39页

推荐一款革命性的游戏对话管理工具：Godot 4 Dialogue Manager

Godot4DialogueManager项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/godot_dialogue_manager项目介绍在游戏开发领域中，对白设计是构建沉浸式剧情和角色深度的关键

袁菲李·2025-03-11 12:01

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

学习笔记12——并发编程之线程之间协作方式

线程之间协作有哪些方式当多个线程可以一起工作去解决某个问题时，如果某些部分必须在其他部分之前完成，那么就需要对线程进行协调。共享变量和轮询方式实现：定义一个共享变量（如volatile修饰的布尔标志）。线程通过检查共享变量的状态来决定是否继续执行。publicclassTest{ privatestaticvolatilebooleanflag=false; publicstaticvoi

码代码的小仙女·2025-03-11 12:57

matlab spmd,matlab并行计算命令

这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种？主要是两种：parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。

其实我是老莫·2025-03-11 11:53

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

linux下搭建Llama3

官方网站：https://ollama.com/可以再下载win、mac和linux版本linux安装命令为：curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh由于我的机器是

念去去~·2025-03-11 11:19

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

摘要当前AI大模型虽展现强大能力，但其本质缺陷可能引发系统性风险。本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性，揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景，提出可信AI建设框架与用户防护策略。通过理论分析与实操案例结合，为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词：大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟：无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板

领码科技·2025-03-11 11:16

移动系统设计面试框架：打造你的技术面试利器

mobile-system-designAsimpleframeworkformobilesystemdesigninterviews项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mobile-system-design项目介绍在移动开发领域，系统设计面试是评估候选人技术深度和广度的重要环节

强海寒·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf

链接：https://pan.quark.cn/s/70da09749050清华大学新闻与传播学院团队发布了长达104页的DeepSeek详细使用手册，该手册成为国产AI工具DeepSeek深度使用的标杆指南

2501_90570130·2025-03-11 10:43

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

Redis的主从复制（Replication）是构建高可用、高性能分布式缓存和数据库系统的核心机制。通过主从复制，数据可以从一个主节点（Master）自动同步到多个从节点（Slave），实现读写分离、负载均衡和故障恢复。本文将深入探讨主从复制的原理、配置方法、常见问题及优化策略。一、主从复制的核心概念1.1什么是主从复制？主从复制是一种数据同步机制，允许从节点实时复制主节点的数据。主节点负责处理写

月落星还在·2025-03-11 10:12

Manus演示案例：英伟达财务估值建模解锁投资洞察的深度剖析

在当今瞬息万变的金融投资领域，精准剖析企业价值是投资者决胜市场的关键。英伟达（NVIDIA），作为科技行业的耀眼明星，其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。数据收集是建模的基石，其重要性不言而喻。在收集英伟达公司

ylfhpy·2025-03-11 10:42

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

第五周作业——第十章动手试一试

10-1Python学习笔记学习笔记：在文本编辑器中新建一个文件，写几句话来总结一下你至此学到的Python知识，其中每一行都以“InPythonyoucan”打头。

hongsqi·2025-03-11 09:06

浅谈ArcGIS的地理处理（GP）服务的不足与可能的解决方法

即便它有许多优点，例如丰富的分析功能、与ArcGIS平台的深度集成、支持大规模地理数据处理等，但由于技术和使用场景中的一些局限性，它在某些领域的普及受限。

匹马夕阳·2025-03-11 09:35

全面掌握C#多线程编程：核心机制、高级技巧与性能调优

在C#中，多线程编程的深度解析需要从底层机制、运行时行为、同步原语和最佳实践等多个维度展开。

Ro小陌·2025-03-11 09:35

智能语音交互新标杆：WT2003HX语音芯片赋能扫地机器人产品升级

在智能家居快速普及的今天，扫地机器人作为家庭清洁领域的核心设备，已从单一的清洁工具逐步演变为具备高度智能化、交互化特性的家庭助手。

广州唯创电子·2025-03-11 09:04

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

linux 同一机器 mongodb 分片,MongoDB自动分片介绍

MongoDB自动分片介绍高性能、易扩展一直是MongoDB的立足之本，同时规范的文档和接口更让其深受用户喜爱，这一点从分析DB-Engines的得分结果不难看出——仅仅1年时间，MongoDB就完成了第7名到第五名的提升，得分就从124分上升至214分，上升值是第四名PotgreSQL的两倍，同时当下与PostgreSQL的得分也只相差16分不到。1.片键介绍数据划分(partitioning)

吴炳忠·2025-03-11 09:00

工业节能新利器：第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析

一、引言在全球倡导节能减排、可持续发展的大背景下，工业领域作为能源消耗的“大户”，节能改造显得尤为重要。余热回收作为工业节能的关键环节，不仅能提高能源利用效率，降低生产成本，还能减少环境污染。在众多余热回收技术中，第二类吸收式热泵和MVR热泵凭借其独特的优势，成为工业节能领域的热门选择。深入了解这两种热泵的工作原理、性能特点以及适用场景，对于工业企业科学选择余热回收设备，实现高效节能具有重要意义。

CodeJourney.·2025-03-11 09:29

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

这三股力量交织，不仅推动了中国科技产业的深度变革，更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战：从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长，使得顶尖人才成为最稀缺的资源。

meisongqing·2025-03-11 08:58

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析，并提供示例代码和详细的注释说明，帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道

言析数智·2025-03-11 08:23

回溯法-子集树递归树-装载问题

回溯法深度优先策略（回忆深度优先遍历二叉树思路）解题步骤：1)针对所给问题，定义问题的解空间；例如，n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。

王安安的记录·2025-03-11 07:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

Python通过RS485串口控制码垛机器人

先看代码，再看后面的说明importserialimporttimeclassPalletizingRobot:def__init__(self,port,baudrate=9600,timeout=1):self.port=portself.baudrate=baudrateself.timeout=timeoutself.serial_conn=Nonedefconnect(self):"""

mosquito_lover1·2025-03-11 07:18

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

从青铜巨人到硅基生命：机器人文明的意识觉醒之路--三千年人类想象与科技突破的双螺旋演进）

一、神话时代的机械启蒙：人类意识的原始投射公元前3世纪的地中海沿岸，克里特岛民仰望青铜巨人塔罗斯巡视海岸的传说，折射出人类最早的机器人想象。

109702008·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

QT元对象系统的用法技巧

这个系统是由Qt的元对象编译器(MOC)支持的,MOC是一个预处理器，它在编译之前解析由Q_OBJECT宏标记的类，生成元信息。这里介绍一些QT元对象系统的用法技巧.声明对象属性一个类的属性通

码农飞飞·2025-03-11 06:43

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

学睿德毅,作为该领域的先锋探索者,正凭借其卓越的课程体系与专业的教学模式,为广大有志于短视频创作的学员开启一扇通往全新创作天地的大门。多元课程,进阶之路学睿德毅精心打造了丰富多元的课程体系。

互联网之声·2025-03-11 06:13

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList的并发陷阱2.HashMap的并发灾难3.HashSet的隐藏风险三、线程安全解决方案对比

yang789022·2025-03-11 05:07

数巅科技携手智慧足迹深耕行业大模型应用

智慧足迹拥有丰富的系统集成经验，数巅科技拥有领先的AI大模型应用技术能力和专业知识，双方将充分发挥各自优势，在AI大模型应用领域展开深度合作：双方将联合研发企业级大模型场景化应用。

Dipeak数巅科技·2025-03-11 05:07

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断一、引言在Java应用中，JVM（JavaVirtualMachine）的内存管理至关重要。其中，堆内内存和堆外内存是两个核心概念。

猿泰山·2025-03-11 05:33

我与DeepSeek的深度实践：重新定义智能编程的边界

经过200+小时的深度使用，我在实际项目中验证了其惊人潜力，本文将分享最具实践价值的经验总结。

一叶孤舟111·2025-03-11 05:33

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

docker和kubectl客户端安装Linux

Docker是一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器或者Windows机器上。

yyytucj·2025-03-11 05:31

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

玩转Mysql系列 - 第26篇：聊聊mysql如何实现分布式锁？

分布式锁的功能分布式锁使用者位于不同的机器中，锁获取成功之后，才可以对共享资源进行操作锁具有重入的功能：即一个使用者可以多次获取某个锁获取锁有超时的功能：即在指定的时间内去尝试获取锁

「已注销」·2025-03-11 04:25

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